Nyhetsflash: Datamengden i verden vokser. Bedriftsdataene dine eksploderer. Men her er den virkelige nyhetsflashen: Ikke alle data er skapt like. Dataene i Word-dokumenter og PowerPoints er svært forskjellige fra data fra salgssteder eller en telefonkatalog. Data klassifiseres som strukturerte data kontra ustrukturerte data, og hver klassifisering har betydning for hvordan de samles inn, behandles og analyseres.

Det ustrukturerte datauniverset: Beyond Spreadsheets

La oss undersøke forskjellene mellom strukturerte og ustrukturerte data, eksempler på hver og smertepunktene som utløses av bølgen av ustrukturerte data.

Utfordringen og muligheten til ustrukturerte data

Strukturerte data – eller kvantitative data – er typen data som passer godt inn i en relasjonsdatabase. Det er svært organisert og enkelt å analysere. De fleste IT-ansatte er vant til å jobbe med strukturerte data.

Når du tenker på strukturerte data, tenk på ting som passer fint i et regneark. Eksempler inkluderer:

• Datoer
• Telefonnumre
• Postnummer
• Kundenavn
• Produktbeholdning
• Informasjon om salgssted (POS).

Dens iboende struktur og orden gjør det enkelt å spørre og analysere. Vanlige applikasjoner som er avhengige av strukturerte data i relasjonsdatabaser inkluderer CRM , ERP og POS-systemer.

Ustrukturerte data – eller kvalitative data – er akkurat det motsatte. Det passer ikke godt inn i et regneark eller en database. Det kan være tekstlig eller ikke-tekstlig. Det kan være menneske- eller maskingenerert.

Eksempler på ustrukturerte data inkluderer:

• Media: Lyd- og videofiler, bilder
• Tekstfiler: Word-dokumenter, PowerPoint-presentasjoner, e-post, chat-logger
• E-post: Det er en viss intern metadatastruktur, så det kalles noen ganger semistrukturert, men meldingsfeltet er ustrukturert og vanskelig å analysere med tradisjonelle verktøy.
• Sosiale medier: Data fra sosiale nettverkssider som Facebook, Twitter og LinkedIn
• Mobildata: Tekstmeldinger, lokasjoner
• Kommunikasjon: Chat, samtaleopptak

Disse eksemplene er stort sett menneskeskapte, men maskingenererte data kan også være ustrukturerte: satellittbilder, vitenskapelige data, overvåkingsbilder og video, værsensordata.

Datavekst og viktigheten av ustrukturert innsikt

Her er det todelte, sammensatte problemet ... Ustrukturerte data er viktig. Volumet av ustrukturerte data vokser – og den veksten akselererer. Akkurat nå antyder eksperter at alt fra 80-90 % av dataene er ustrukturerte. Sjekk ut denne grafen fra IDC:

Hvis ustrukturerte data var av minimal betydning, ville det egentlig ikke spille noen rolle hvor mye av det var. Men det er verdi i ustrukturerte data. Det er intelligens inneholdt i disse salgsforslagene og interessante fakta og tall i disse PowerPoint-presentasjonene. Det er et dollarbeløp knyttet til disse geospatiale bildene for olje- og gasselskaper.

Å temme det ustrukturerte datadyret: M-Files til unnsetning

Hvis det var mulig eller mulig å plutselig transformere ustrukturerte data til strukturerte data, ville det være enkelt å lage intelligens fra ustrukturerte data, ikke sant? DET ER MULIG OG MULIG.

Med en intelligent informasjonsadministrasjon (IIM) plattform som M-Files , blir ustrukturerte data tilgjengelige, søkbare og tilgjengelige. Ved å bruke struktur i form av metadata, gjør bedrifter denne informasjonen relevant. Metadata er nøkkelen til slottet. Den beskriver hva dataene er, hvordan de forholder seg til andre data, nøkkeldatapunkter i dokumenter, og hvor i en bestemt forretningsprosess disse dataene passer.

Kraften til intelligent informasjonsadministrasjon (IIM)

Når ustrukturerte data er tilgjengelige, søkbare, tilgjengelige og relevante, konverteres de til informasjon som en bedrift kan bruke til å ta bedre beslutninger. Organisasjoner kan i hovedsak utnytte kraften til ustrukturerte data med en IIM-plattform.

Lås opp verdi med metadata og kunstig intelligens

Legg til det kunstig intelligens og maskinlæring, og du har en kraftig transformasjon som skjer med ustrukturerte data. Flere teknologier for kunstig intelligens (AI) kommer akkurat i tide for å hjelpe bedrifter automatisk å legge til struktur i dataene sine. For eksempel:

Naturlig språkbehandling for å trekke ut viktige datapunkter og til slutt gi mening til forretningsdokumenter, e-poster, tidsskriftartikler og innlegg på sosiale medier
Mønstergjenkjenningsalgoritmer for å identifisere mennesker, dyr eller andre objekter i digitale bilder og videoer
Tale-til-tekst-konvertering for å konvertere lydtale og lyd hentet fra video til søkbar tekst

M-Files : Din nøkkel til ustrukturert datainnsikt

Så når det gjelder strukturerte data kontra ustrukturerte data, M-Files leverer på alt det ovennevnte med en intelligent informasjonsadministrasjonsplattform aktivert av kunstig intelligens. Du må løse problemet med ustrukturerte data til slutt. I en veldig reell forstand, før er bedre enn senere i dette tilfellet.

Klar til å låse opp den skjulte verdien av dine ustrukturerte data? Planlegg en gratis demo eller start din gratis prøveperiode i dag for å oppleve den transformative kraften til M-Files .